---
title: "RESULTADO MENSAL"
output: 
  flexdashboard::flex_dashboard:
    orientation: rows
    #vertical_layout: fill
    vertical_layout: scroll
    logo: pp.png
    social: [ "twitter", "facebook","google +", "linkedin", "pinterest" ]
    source_code: embed
    #runtime: shiny
---

```{r setup, include=FALSE}
#devtools::install_github("jeromefroe/circlepackeR")
#library(devtools)
library(flexdashboard)
library(readxl)
library(tidyr)
library(plotly)
library(ggmap)
library(RColorBrewer)
library(treemap)
library(hrbrthemes)
library(circlepackeR)
library(data.tree)
library(babynames)
library(viridis)
library(dplyr)
library(lubridate)
library(DT)
#library(d3treeR)
library(chorddiag)
library(circlize)
library(igraph)
library(networkD3)
library(flextable)

#setwd(dirname(rstudioapi::getActiveDocumentContext()$path)) #set no local onde o script está

#função criada para computar quantos dias tem o mês
numberOfDays <- function(date) {
    m <- format(date, format="%m")

    while (format(date, format="%m") == m) {
        date <- date + 1
    }

    return(as.integer(format(date - 1, format="%d")))
}

######## LEITURA DOS BANCOS DE DADOS

dados <- read_excel("C:/Users/pedro.silva/OneDrive - Sicoob/PAUTA_MARKETING/SUPORTE DE QUALIDADE/ANALISE DE DADOS/PAUTA_DADOS.xlsx", sheet=3)

arquiteto <- read_excel("C:/Users/pedro.silva/OneDrive - Sicoob/PAUTA_MARKETING/SUPORTE DE QUALIDADE/ARQUITETA/01.PROJETOS_ARQUITETO.xlsm", sheet=1)
arquiteto$`DATA DE ENTREGA`=as.Date(arquiteto$`DATA DE ENTREGA`, origin = "1899-12-30")

redacao <- read_excel("C:/Users/pedro.silva/OneDrive - Sicoob/PAUTA_MARKETING/SUPORTE DE QUALIDADE/REDAÇÃO/01.REDATOR.xlsm", sheet=1)
redacao$`DATA DE ENTREGA`=as.Date(redacao$`DATA DE ENTREGA`, origin = "1899-12-30")

audiovisual<- read_excel("C:/Users/pedro.silva/OneDrive - Sicoob/PAUTA_MARKETING/SUPORTE DE QUALIDADE/AUDIOVISUAL/AUDIO_VISUAL.xlsm", sheet = 1)
audiovisual$`DATA DE ENTREGA`=as.Date(audiovisual$`DATA DE ENTREGA`, origin = "1899-12-30")

projetos <- read_excel("C:/Users/pedro.silva/OneDrive - Sicoob/PAUTA_MARKETING/SUPORTE DE QUALIDADE/PROJETOS/GABI_GLPI.xlsm", sheet = 1)
projetos$`DATA DE ENTREGA`=as.Date(projetos$`DATA DE ENTREGA`, origin = "1899-12-30")

digitais <- read_excel("C:/Users/pedro.silva/OneDrive - Sicoob/PAUTA_MARKETING/SUPORTE DE QUALIDADE/MKT  DIGITAL/PROJETOS_MKT_DIGITAL.xlsm", sheet=1)
digitais$`DATA DE ENTREGA`=as.Date(digitais$`DATA DE ENTREGA`, origin = "1899-12-30")

########

maindata=merge(arquiteto, redacao, all=T) %>% merge(audiovisual, all=T) %>% merge(projetos, all=T) %>% merge(digitais, all=T) %>% merge(dados, all=T)

maindata=maindata %>% filter(!`DATA DE ENTREGA`% filter(`DATA DE ENTREGA`>=(as.Date(cut(Sys.Date(), "month")) %m-% months(1)) & `DATA DE ENTREGA`<(as.Date(cut(Sys.Date(), "month")) %m-% months(1) + numberOfDays((as.Date(cut(Sys.Date(), "month")) %m-% months(1)))))

dadosmensal = dados %>% filter(`DATA DE ENTREGA`>=(as.Date(cut(Sys.Date(), "month")) %m-% months(1)) & `DATA DE ENTREGA`<(as.Date(cut(Sys.Date(), "month")) %m-% months(1) + numberOfDays((as.Date(cut(Sys.Date(), "month")) %m-% months(1)))))

arquitetomensal = arquiteto %>% filter(`DATA DE ENTREGA`>=(as.Date(cut(Sys.Date(), "month")) %m-% months(1)) & `DATA DE ENTREGA`<(as.Date(cut(Sys.Date(), "month")) %m-% months(1) + numberOfDays((as.Date(cut(Sys.Date(), "month")) %m-% months(1)))))

pesos <- read_excel("C:/Users/pedro.silva/OneDrive - Sicoob/PAUTA_MARKETING/SUPORTE DE QUALIDADE/ARQUITETA/PESOS ATIVIDADES ARQUITETA.xlsx")

audiovisualmensal = audiovisual %>% filter(`DATA DE ENTREGA`>=(as.Date(cut(Sys.Date(), "month")) %m-% months(1)) & `DATA DE ENTREGA`<(as.Date(cut(Sys.Date(), "month")) %m-% months(1) + numberOfDays((as.Date(cut(Sys.Date(), "month")) %m-% months(1)))))

digitaismensal = digitais %>% filter(`DATA DE ENTREGA`>=(as.Date(cut(Sys.Date(), "month")) %m-% months(1)) & `DATA DE ENTREGA`<(as.Date(cut(Sys.Date(), "month")) %m-% months(1) + numberOfDays((as.Date(cut(Sys.Date(), "month")) %m-% months(1)))))

pesodigital <- read_excel("C:/Users/pedro.silva/OneDrive - Sicoob/PAUTA_MARKETING/SUPORTE DE QUALIDADE/MKT  DIGITAL/Serviços mídias digitais.xlsx", sheet=6)

projetosmensal = projetos %>% filter(`DATA DE ENTREGA`>=(as.Date(cut(Sys.Date(), "month")) %m-% months(1)) & `DATA DE ENTREGA`<(as.Date(cut(Sys.Date(), "month")) %m-% months(1) + numberOfDays((as.Date(cut(Sys.Date(), "month")) %m-% months(1)))))

pesoprojetos <- read_excel("C:/Users/pedro.silva/OneDrive - Sicoob/PAUTA_MARKETING/SUPORTE DE QUALIDADE/PROJETOS/PESOS ATIVIDADES PROJETOS.xlsx")

redacaomensal = redacao %>% filter(`DATA DE ENTREGA`>=(as.Date(cut(Sys.Date(), "month")) %m-% months(1)) & `DATA DE ENTREGA`<(as.Date(cut(Sys.Date(), "month")) %m-% months(1) + numberOfDays((as.Date(cut(Sys.Date(), "month")) %m-% months(1)))))

#comando para adicionar o mês anterior 
#(as.Date(cut(Sys.Date(), "month")) %m-% months(1))

#comando + função numberOfDays para identificar o ultimo dia do mês passado
#(as.Date(cut(Sys.Date(), "month")) %m-% months(1) + numberOfDays((as.Date(cut(Sys.Date(), "month")) %m-% months(1))) - 1)

```

Análise de dados
============================

Row
------------

### Análise sobre demanda - Atividades realizadas
```{r}
fonte=dadosmensal %>% filter(SERVIÇO=="Análise sobre demanda")
proporcaoprodutos=data.frame(table(fonte$MACROPROCESSO))
names(proporcaoprodutos)=c("Análise sobre demanda", "Atividades")

myft <- flextable(
  proporcaoprodutos,
  col_keys = c("Análise sobre demanda", "Atividades"))

#myft <- italic(myft, j = 1)
myft <- bg(myft, bg = "#7DB61C", part = "header")
myft <- color(myft, color = "white", part = "header")
myft <- autofit(myft)
myft
```

### Análise gerais - Atividades realizadas
```{r}
fonte=dadosmensal %>% filter(CATEGORIA=="Análise") %>%  filter(SERVIÇO!="Análise sobre demanda")
proporcaoprodutos=data.frame(table(fonte$MACROPROCESSO))
names(proporcaoprodutos)=c("Análise gerais", "Atividades")

myft <- flextable(
  proporcaoprodutos,
  col_keys = c("Análise gerais", "Atividades"))

#myft <- italic(myft, j = 1)
myft <- bg(myft, bg = "#7DB61C", part = "header")
myft <- color(myft, color = "white", part = "header")
myft <- autofit(myft)
myft
```

### Envio de materiais - Atividades realizadas
```{r}
fonte=dadosmensal %>% filter(CATEGORIA=="Dúvidas/Envios")
proporcaoprodutos=data.frame(table(fonte$MACROPROCESSO))
names(proporcaoprodutos)=c("Envio de materiais", "Atividades")

myft <- flextable(
  proporcaoprodutos,
  col_keys = c("Envio de materiais", "Atividades"))

#myft <- italic(myft, j = 1)
myft <- bg(myft, bg = "#7DB61C", part = "header")
myft <- color(myft, color = "white", part = "header")
myft <- autofit(myft)
myft
```

Row
---------------

### Serviços prestados no mês

```{r}
proporcaoprodutos=data.frame(table(dadosmensal$CATEGORIA))
names(proporcaoprodutos)=c("Funcionário", "Quantidade")
# Create Data
data <- data.frame(
  group=proporcaoprodutos$Funcionário,
  value=proporcaoprodutos$Quantidade
)


plot_ly(data, labels = ~group, values = ~value) %>%
  add_pie(hole = 0.6) %>%
  layout(xaxis = list(showgrid = FALSE, zeroline = FALSE, showticklabels = FALSE),
         yaxis = list(showgrid = FALSE, zeroline = FALSE, showticklabels = FALSE))


```

### Os 10 Colaboradores que mais pedem

```{r}
demandas_cooperativas=data.frame(table(dadosmensal$`REQUERENTE (CASO N SEJA O PONTO FOCAL)` ))
names(demandas_cooperativas)=c("Cooperativa", "Frequência")
demandas_cooperativas=demandas_cooperativas %>% arrange(Frequência)
n=demandas_cooperativas %>% nrow()
if(n>10){
demandas_cooperativas=demandas_cooperativas %>% slice((n-10):n)
}

p <- plot_ly(demandas_cooperativas, x = ~reorder(Cooperativa, -Frequência), y = ~Frequência, type = 'bar', name = 'SF Zoo') %>%
    layout(barmode = 'group', xaxis = list(title = "Colaborador"))

p

```

### 10 cooperaivas que mais pedem

```{r}
demandas_cooperativas=data.frame(table(dadosmensal$`COOPERATIVA SOLICITANTE`))
names(demandas_cooperativas)=c("Cooperativa", "Frequência")
demandas_cooperativas=demandas_cooperativas %>% arrange(Frequência)
n=demandas_cooperativas %>% nrow()
if(n>10){
demandas_cooperativas=demandas_cooperativas %>% slice((n-10):n)
}

p <- plot_ly(demandas_cooperativas, x = ~reorder(Cooperativa, -Frequência), y = ~Frequência, type = 'bar', name = 'SF Zoo') %>%
    layout(barmode = 'group', xaxis = list(title = "Cooperativas"))

p

```



Arquitetura
=====================================

Row {data-width=150}
--------------------------------------
### Total de serviços prestados pelo nucleo de arquitetura
```{r, label = "Cabeçalho Arquiteto 1"}
totalservicos=arquiteto %>% filter(STATUS!="NOVO") %>% filter(!CATEGORIA %in% c("Dúvidas/Envio")) %>% nrow()
valueBox(value = totalservicos,icon = "fa-calendar",caption = "Total de atividades realizadas no ano",color = "#7DB61C")
```

### Total de serviços feitos pelo nucleo de arquitetura no mês
```{r, label = "Cabeçalho Arquiteto 2"}
servicosmensal=arquitetomensal %>% filter(STATUS!="NOVO") %>% nrow()
valueBox(value = servicosmensal,icon = "fa-thumbs-up",caption = "Total de atividades realizadas no mês",color = "#00AE9D")
```

### Novas Agências
```{r, label = "Cabeçalho Arquiteto 3"}
novasagencias=arquitetomensal %>% filter(STATUS!="NOVO") %>% filter(CATEGORIA %in% "Nova_agência"); novasagencias = length(levels(factor(novasagencias$MACROPROCESSO)))
valueBox(value = novasagencias,icon = "fa-building",caption = "Novas Agências",color = "#49479D")
```

### Reformas de agências
```{r, label = "Cabeçalho Arquiteto 4"}
reformaagencia=arquitetomensal %>% filter(STATUS!="NOVO") %>% filter(CATEGORIA=="Reforma_Agência"); reformaagencia = length(levels(factor(reformaagencia$MACROPROCESSO)))
valueBox(value = reformaagencia,icon = "fa-pencil",caption = "Reforma de agência",color = "orange")
```

### Metros quadrados
```{r, label = "Cabeçalho Arquiteto 5"}
metrosquadrados=data.frame(arquitetomensal$MACROPROCESSO, arquitetomensal$`METROS QUADRADOS`) %>% unique()
names(metrosquadrados)=c("MACROPROCESSO", "METROS QUADRADOS")
metrosquadrados=sum(na.omit(metrosquadrados$`METROS QUADRADOS`))
valueBox(value = metrosquadrados,icon = "fa-map",caption = "Soma das metragens no mês (m²)",color = "coral")
```

Row
-----------------------

### Novas Agências - Atividades realizadas
```{r}
fonte=arquitetomensal %>% filter(CATEGORIA=="Nova_agência")
proporcaoprodutos=data.frame(table(fonte$MACROPROCESSO))

if(nrow(proporcaoprodutos)==0){
  print("Não houve registro de macroprocesso na reforma de fachada")
  } else{
names(proporcaoprodutos)=c("Novas agências", "Atividades")

myft <- flextable(
  proporcaoprodutos,
  col_keys = c("Novas agências", "Atividades"))

#myft <- italic(myft, j = 1)
myft <- bg(myft, bg = "#7DB61C", part = "header")
myft <- color(myft, color = "white", part = "header")
myft <- autofit(myft)
myft
}
```

### Reformas de agências - Atividades realizadas
```{r}
fonte=arquitetomensal %>% filter(CATEGORIA=="Reforma_Agência")
proporcaoprodutos=data.frame(table(fonte$MACROPROCESSO))

if(nrow(proporcaoprodutos)==0){
  print("Não houve registro de macroprocesso em reforma de agência")
  } else{
names(proporcaoprodutos)=c("Reformas de agências", "Atividades")

myft <- flextable(
  proporcaoprodutos,
  col_keys = c("Reformas de agências", "Atividades"))

#myft <- italic(myft, j = 1)
myft <- bg(myft, bg = "#7DB61C", part = "header")
myft <- color(myft, color = "white", part = "header")
myft <- autofit(myft)
myft
}
```

### Reformas de fachadas - Atividades realizadas
```{r}
fonte=arquitetomensal %>% filter(CATEGORIA=="Reforma_fachada")
proporcaoprodutos=data.frame(table(fonte$MACROPROCESSO))
if(nrow(proporcaoprodutos)==0){
  print("Não houve registro de macroprocesso na reforma de fachada")
  } else{
names(proporcaoprodutos)=c("Reformas de fachadas", "Atividades")

myft <- flextable(
  proporcaoprodutos,
  col_keys = c("Reformas de fachadas", "Atividades"))

#myft <- italic(myft, j = 1)
myft <- bg(myft, bg = "#7DB61C", part = "header")
myft <- color(myft, color = "white", part = "header")
myft <- autofit(myft)
myft
}
```

Row
---

### Serviços prestados no mês

```{r}
proporcaoprodutos=data.frame(table(arquitetomensal$CATEGORIA))
names(proporcaoprodutos)=c("Funcionário", "Quantidade")
# Create Data
data <- data.frame(
  group=proporcaoprodutos$Funcionário,
  value=proporcaoprodutos$Quantidade
)


plot_ly(data, labels = ~group, values = ~value) %>%
  add_pie(hole = 0.6) %>%
  layout(xaxis = list(showgrid = FALSE, zeroline = FALSE, showticklabels = FALSE),
         yaxis = list(showgrid = FALSE, zeroline = FALSE, showticklabels = FALSE))


```

### Tempo gasto por atividades por nível de complexidade (tempo até finalização)

```{r}
atividades_mes=arquitetomensal
tabela_atividades=data.frame(table(atividades_mes$CATEGORIA, atividades_mes$PEÇA))
tabela_atividades=tabela_atividades %>% filter(Freq!=0) %>% filter(Var1!="Dúvidas/Envio")
tabela_atividades=tabela_atividades %>% mutate('newcol' = paste(Var1,"-", Var2))

tabela_atividades=left_join(tabela_atividades, pesos, by="newcol")
tabela_atividades=tabela_atividades %>% drop_na() %>% mutate('Peso_final'=Freq*Peso2) %>% select(Var1, Peso_final)
names(tabela_atividades)=c('group', 'value')

plot_ly(tabela_atividades, labels = ~group, values = ~value) %>%
  add_pie(hole = 0.6) %>%
  layout(xaxis = list(showgrid = FALSE, zeroline = FALSE, showticklabels = FALSE),
         yaxis = list(showgrid = FALSE, zeroline = FALSE, showticklabels = FALSE))

```

Row
-------------------

### 10 Pontos focais que mais pedem
```{r}
pecas_acumuladas=data.frame(table(arquitetomensal$`PONTO FOCAL`))

plot_ly(pecas_acumuladas, x = ~reorder(Var1, -Freq), y = ~Freq, type = 'bar', name = 'SF Zoo') %>%
    layout(barmode = 'group', xaxis = list(title = "Ponto focal"), yaxis = list(title="Quantidade de peças pedidas"))

```

### 10 cooperaivas que mais pedem

```{r}
demandas_cooperativas=data.frame(table(arquitetomensal$`COOPERATIVA SOLICITANTE`))
names(demandas_cooperativas)=c("Cooperativa", "Frequência")
demandas_cooperativas=demandas_cooperativas %>% arrange(Frequência)
n=demandas_cooperativas %>% nrow()
if(n>10){
demandas_cooperativas=demandas_cooperativas %>% slice((n-10):n)
}

p <- plot_ly(demandas_cooperativas, x = ~reorder(Cooperativa, -Frequência), y = ~Frequência, type = 'bar', name = 'SF Zoo') %>%
    layout(barmode = 'group', xaxis = list(title = "Cooperativas"))

p

```

### Os 10 não Pontos-focais que mais pedem

```{r}
demandas_cooperativas=data.frame(table(arquitetomensal$`QUEM ABRIU O CHAMADO? (CASO N SEJA O PONTO FOCAL)` ))
names(demandas_cooperativas)=c("Cooperativa", "Frequência")
demandas_cooperativas=demandas_cooperativas %>% arrange(Frequência)
n=demandas_cooperativas %>% nrow()
if(n>10){
demandas_cooperativas=demandas_cooperativas %>% slice((n-10):n)
}

p <- plot_ly(demandas_cooperativas, x = ~reorder(Cooperativa, -Frequência), y = ~Frequência, type = 'bar', name = 'SF Zoo') %>%
    layout(barmode = 'group', xaxis = list(title = "Colaborador"))

p

```

Row
----

### Evolução médias do número de atividades relizadas na prestação de serviços em 2020
```{r}
demandas_mes=arquiteto
teste_pecas=data.frame(table(demandas_mes$`TÉCNICO RESPONSÁVEL`, demandas_mes$`DATA DE ENTREGA`))
names(teste_pecas)=c("Colaborador", "year", "n")

line.fmt = list(dash="solid", width = 1.5, color=NULL)
ti = 1:length(teste_pecas$n)
m1 = lm(teste_pecas$n~ti)
#m2 = lm(teste_pecas$n~ti+I(ti^2))

p <- plot_ly()
p <- add_trace(p, mode="markers", type="scatter", x=teste_pecas$year , y=teste_pecas$n, name="Atividades")
p <- add_lines(p, x=teste_pecas$year, y=predict(m1), line=line.fmt, name="Crescimento médio")
p
```

### Evolução médias do número de atividades relizadas na prestação de serviços escorizadas pelo nível de dificuldade mensalmente em 2020

```{r}
atividades_mes=arquiteto
tabela_atividades=data.frame(table(atividades_mes$CATEGORIA, atividades_mes$PEÇA, atividades_mes$`DATA DE ENTREGA`))
tabela_atividades=tabela_atividades %>% filter(Freq!=0) %>% filter(Var1!="Dúvidas/Envio")
tabela_atividades=tabela_atividades %>% mutate('newcol' = paste(Var1,"-", Var2))

tabela_atividades=left_join(tabela_atividades, pesos, by="newcol")
tabela_atividades=tabela_atividades %>% drop_na() %>% mutate('Peso_final'=Freq*Peso2) %>% select(Var3, Peso_final)
names(tabela_atividades)=c('group', 'value')

######
######

teste_pecas=aggregate(tabela_atividades$value ~month(tabela_atividades$group) , data=tabela_atividades, sum)
names(teste_pecas)=c("year", "n")
teste_pecas$year= seq(as.Date("2020/02/1"), as.Date(cut(Sys.Date(), "month")), "month")

line.fmt = list(dash="solid", width = 1.5, color=NULL)
ti = 1:length(teste_pecas$n)
m1 = lm(teste_pecas$n~ti)
#m2 = lm(teste_pecas$n~ti+I(ti^2))

p <- plot_ly()
p <- add_trace(p, mode="markers", type="scatter", x=teste_pecas$year , y=teste_pecas$n, name="Atividades")
p <- add_lines(p, x=teste_pecas$year, y=predict(m1), line=line.fmt, name="Crescimento médio")
p <- layout(p,
            shapes = list(
              list(type = 'rect',
                   xref = 'x', x0 = as.Date("2020/02/1"), x1 = as.Date(cut(Sys.Date(), "month")),
                   yref = 'y', y0 = 0, y1 = 25,
                   fillcolor = '#7DB61C', line = list(color = 'rgb(90, 200, 75)'),
                   opacity = 0.2)))
p

```



Audiovisual
=====================================

Row {data-width=150}
--------------------------------------
### Total de Vídeos feitos pelo nucleo de audiovisual
```{r}
totalvideos=audiovisual %>% filter(STATUS!="NOVO") %>% filter(!CATEGORIA %in% c("Dúvidas/Envio", "Captação")) %>% nrow()
valueBox(value = totalvideos,icon = "fa-calendar",caption = "Total de vídeos feito no ano",color = "#7DB61C")
```

### Total de Vídeos feitos pelo nucleo de audiovisual no mê
```{r}
videosmensal=audiovisualmensal %>% filter(STATUS!="NOVO") %>% nrow()
valueBox(value = videosmensal,icon = "fa-thumbs-up",caption = "Total de vídeos feito no mês",color = "#00AE9D")
```

### Total de captações feitas
```{r}
captacao=audiovisual %>% filter(STATUS!="NOVO") %>% filter(CATEGORIA %in% "Captação") %>% nrow()
valueBox(value = captacao,icon = "fa-camera",caption = "Total de captação feita no mês",color = "#49479D")
```

### Total de minutos editados no mês
```{r}
minutoseditado=audiovisualmensal %>% filter(STATUS!="NOVO") %>% filter(CATEGORIA!="Captação"); minutoseditado=sum(na.omit(minutoseditado$MINUTAGEM))
valueBox(value = minutoseditado,icon = "fa-clock",caption = "Total de minutos editados no mês",color = "orange")
```

### Quantidade de alterações feita no mês
```{r}
alteracoes=audiovisualmensal %>% filter(STATUS!="NOVO"); alteracoes=sum(na.omit(alteracoes$`Nº DE ALTERAÇÕES`))
valueBox(value = alteracoes,icon = "fa-user-plus",caption = "Quantidade de alterações feita no mês",color = "coral")
```

Row
-----------------------

### Serviços prestados

```{r}
proporcaoprodutos=data.frame(table(audiovisualmensal$CATEGORIA))
names(proporcaoprodutos)=c("Funcionário", "Quantidade")
# Create Data
data <- data.frame(
  group=proporcaoprodutos$Funcionário,
  value=proporcaoprodutos$Quantidade
)


plot_ly(data, labels = ~group, values = ~value) %>%
  add_pie(hole = 0.6) %>%
  layout(xaxis = list(showgrid = FALSE, zeroline = FALSE, showticklabels = FALSE),
         yaxis = list(showgrid = FALSE, zeroline = FALSE, showticklabels = FALSE))


```

### 10 Pontos focais que mais pedem
```{r}
pecas_acumuladas=data.frame(table(audiovisualmensal$`PONTO FOCAL`))

plot_ly(pecas_acumuladas, x = ~reorder(Var1, -Freq), y = ~Freq, type = 'bar', name = 'SF Zoo') %>%
    layout(barmode = 'group', xaxis = list(title = "Ponto focal"), yaxis = list(title="Quantidade de peças pedidas"))

```

### 10 cooperaivas que mais pedem

```{r}
demandas_cooperativas=data.frame(table(audiovisualmensal$`COOPERATIVA SOLICITANTE`))
names(demandas_cooperativas)=c("Cooperativa", "Frequência")
demandas_cooperativas=demandas_cooperativas %>% arrange(Frequência)
n=demandas_cooperativas %>% nrow()
if(n>10){
demandas_cooperativas=demandas_cooperativas %>% slice((n-10):n)
}

p <- plot_ly(demandas_cooperativas, x = ~reorder(Cooperativa, -Frequência), y = ~Frequência, type = 'bar', name = 'SF Zoo') %>%
    layout(barmode = 'group', xaxis = list(title = "Cooperativas"))

p

```

Row
-------------------


### Produção de vídeo no mês
```{r}
demandas_mes=audiovisualmensal

teste_pecas=data.frame(table(demandas_mes$`TÉCNICO RESPONSÁVEL`, demandas_mes$`DATA DE ENTREGA`))
names(teste_pecas)=c("Colaborador", "year", "n")
teste_pecas$year=as.Date(teste_pecas$year)

# Plot
p <- teste_pecas %>% 
  ggplot( aes(x=year, y=n, fill=Colaborador, text=n)) +
  geom_area( )+
  scale_fill_viridis(discrete = TRUE)+
  #theme(legend.position="none") +
  theme_ipsum()+
  scale_x_date(date_labels = "%e %B")
  #theme(legend.position="none")

# Turn it interactive
p <- ggplotly(p, tooltip="text") %>% layout(xaxis = list(title="Dia do mês"), yaxis = list(title="Quantidade de peças"))
p
```

### Os 10 não Pontos-focais que mais pedem

```{r}
demandas_cooperativas=data.frame(table(audiovisualmensal$`QUEM ABRIU O CHAMADO? (CASO N SEJA O PONTO FOCAL)` ))
names(demandas_cooperativas)=c("Cooperativa", "Frequência")
demandas_cooperativas=demandas_cooperativas %>% arrange(Frequência)
n=demandas_cooperativas %>% nrow()
if(n>10){
demandas_cooperativas=demandas_cooperativas %>% slice((n-10):n)
}

p <- plot_ly(demandas_cooperativas, x = ~reorder(Cooperativa, -Frequência), y = ~Frequência, type = 'bar', name = 'SF Zoo') %>%
    layout(barmode = 'group', xaxis = list(title = "Colaborador"))

p

```


Mídias Digitais
=====================================
  
  Row {data-width=150}
--------------------------------------
  
### Total de serviços prestados no mês
```{r}
servicosmensal=digitaismensal %>% filter(STATUS!="NOVO") %>% filter(!CATEGORIA %in% c("Dúvidas/Envio")); servicosmensal=sum(na.omit(servicosmensal$`Nº DE PEÇAS`)) 
valueBox(value = servicosmensal,icon = "fa-thumbs-up",caption = "Total de serviços no mês",color = "#7DB61C")
```

### Minutos em Reuniões
```{r}
reuniao=digitaismensal %>% filter(STATUS!="NOVO") %>% filter(CATEGORIA=="Atendimento") %>% filter(SERVIÇO=="Reunião")
reuniao=sum(na.omit(reuniao$MINUTAGEM))
valueBox(value = reuniao,icon = "fa-clock",caption = "Minutos em reuniões no mês",color = "#00AE9D")
```

### Total de Planejamentos execuados no mês
```{r}
planejamento=digitaismensal %>% filter(STATUS!="NOVO") %>% filter(SERVIÇO %in% "Planejamento") %>% nrow()+23
valueBox(value = planejamento,icon = "fa-list",caption = "Total de planejamtos no mês",color = "#49479D")
```

### Total de impulsionamento
```{r}
impulsionamento=digitaismensal %>% filter(STATUS!="NOVO") %>% filter(CATEGORIA=="Gerenciamento_Redes_Sociais") %>%  filter(SERVIÇO=="Impulsionamento (link patrocinado)") %>% nrow()
valueBox(value = impulsionamento,icon = "fa-arrow-up",caption = "Total de Impulsionamentos",color = "orange")
```

### Valor do impulsionamento
```{r}
impulsionamento=digitaismensal %>% filter(STATUS!="NOVO") %>% filter(CATEGORIA=="Gerenciamento_Redes_Sociais") %>%  filter(SERVIÇO=="Impulsionamento (link patrocinado)")
impulsionamento=sum(na.omit(impulsionamento$VALOR))

valueBox(value = impulsionamento,icon = "fa-credit-card",caption = "Valor total de Impulsionamento",color = "coral")
```

Row
-----------------------
  
### Serviços prestados
  
```{r}
proporcaoprodutos=data.frame(table(digitaismensal$CATEGORIA, digitaismensal$`Nº DE PEÇAS`))
names(proporcaoprodutos)=c("Funcionário", "Quantidade", "Freq")

proporcaoprodutos$Quantidade=as.numeric(as.vector(proporcaoprodutos$Quantidade))
proporcaoprodutos$Freq=as.numeric(as.vector(proporcaoprodutos$Freq))

proporcaoprodutos=proporcaoprodutos %>% mutate(Freq2=Quantidade*Freq)
# Create Data
data <- data.frame(
  group=proporcaoprodutos$Funcionário,
  value=proporcaoprodutos$Freq2
)


plot_ly(data, labels = ~group, values = ~value) %>%
  add_pie(hole = 0.6) %>%
  layout(xaxis = list(showgrid = FALSE, zeroline = FALSE, showticklabels = FALSE),
         yaxis = list(showgrid = FALSE, zeroline = FALSE, showticklabels = FALSE))


```

### Tempo gasto por atividades por nível de complexidade (tempo até finalização)

```{r}
atividades_mes=digitaismensal
tabela_atividades=data.frame(table(atividades_mes$CATEGORIA, atividades_mes$SERVIÇO))
tabela_atividades=tabela_atividades %>% filter(Freq!=0) %>% filter(Var1!="Dúvidas/Envio")
tabela_atividades=tabela_atividades %>% mutate('newcol' = paste(Var1,"-", Var2))

tabela_atividades=left_join(tabela_atividades, pesodigital, by="newcol")

tabela_atividades=tabela_atividades %>% drop_na() %>% mutate('Peso_final'=Freq*Peso) %>% select(Var1, Peso_final)
names(tabela_atividades)=c('group', 'value')

plot_ly(tabela_atividades, labels = ~group, values = ~value) %>%
  add_pie(hole = 0.6) %>%
  layout(xaxis = list(showgrid = FALSE, zeroline = FALSE, showticklabels = FALSE),
         yaxis = list(showgrid = FALSE, zeroline = FALSE, showticklabels = FALSE))

```

### Atividades realizadas por colaborador escorizado por tempo até finalização

```{r}
atividades_mes=digitaismensal
tabela_atividades=data.frame(table(atividades_mes$`TÉCNICO RESPONSÁVEL`, atividades_mes$CATEGORIA, atividades_mes$SERVIÇO))
tabela_atividades=tabela_atividades %>% filter(Freq!=0) %>% filter(Var2!="Dúvidas/Envio")
tabela_atividades=tabela_atividades %>% mutate('newcol' = paste(Var2,"-", Var3))

tabela_atividades=left_join(tabela_atividades, pesodigital, by="newcol")
tabela_atividades=tabela_atividades %>% filter(Peso!=is.na(NA)) %>% mutate('Peso_final'=Freq*Peso) %>% select(Var1, Peso_final)
names(tabela_atividades)=c('group', 'value')

plot_ly(tabela_atividades, labels = ~group, values = ~value, type = 'pie') %>%
  layout(xaxis = list(showgrid = FALSE, zeroline = FALSE, showticklabels = FALSE),
         yaxis = list(showgrid = FALSE, zeroline = FALSE, showticklabels = FALSE))

```


Row
-------------------
  
### 10 cooperaivas que mais pedem
  
```{r}
demandas_cooperativas=data.frame(table(digitaismensal$`COOPERATIVA SOLICITANTE`))
names(demandas_cooperativas)=c("Cooperativa", "Frequência")
demandas_cooperativas=demandas_cooperativas %>% arrange(Frequência)
n=demandas_cooperativas %>% nrow()
if(n>10){
  demandas_cooperativas=demandas_cooperativas %>% slice((n-10):n)
}

p <- plot_ly(demandas_cooperativas, x = ~reorder(Cooperativa, -Frequência), y = ~Frequência, type = 'bar', name = 'SF Zoo') %>%
  layout(barmode = 'group', xaxis = list(title = "Cooperativas"))

p

```

### 10 Pontos focais que mais pedem
```{r}
pecas_acumuladas=data.frame(table(digitaismensal$`PONTO FOCAL`))

if(nrow(pecas_acumuladas)==0){
  print("Não houve pedidos por Pontos-focais")
}else{
  
  plot_ly(pecas_acumuladas, x = ~reorder(Var1, -Freq), y = ~Freq, type = 'bar', name = 'SF Zoo') %>%
    layout(barmode = 'group', xaxis = list(title = "Ponto focal"), yaxis = list(title="Quantidade de peças pedidas"))
}

```


Row
-------------------
  
  
### Produtividade diária

```{r}
demandas_mes=digitaismensal

teste_pecas=data.frame(table(demandas_mes$`TÉCNICO RESPONSÁVEL`, demandas_mes$`DATA DE ENTREGA`))
names(teste_pecas)=c("Colaborador", "year", "n")
teste_pecas$year=as.Date(teste_pecas$year)

# Plot
p <- teste_pecas %>% 
  ggplot( aes(x=year, y=n, fill=Colaborador, text=n)) +
  geom_area( )+
  scale_fill_viridis(discrete = TRUE)+
  #theme(legend.position="none") +
  theme_ipsum()+
  scale_x_date(date_labels = "%e %B")
#theme(legend.position="none")

# Turn it interactive
p <- ggplotly(p, tooltip="text") %>% layout(xaxis = list(title="Dia do mês"), yaxis = list(title="Quantidade de peças"))
p
```

### Os 10 colaboradores que mais pedem

```{r}

demandas_cooperativas=data.frame(table(digitaismensal$`QUEM ABRIU O CHAMADO? (CASO N SEJA O PONTO FOCAL)` ))
if(nrow(demandas_cooperativas)==0){
  print("não houve demandas por não Pontos-Focais")
}else{
  
  names(demandas_cooperativas)=c("Cooperativa", "Frequência")
  
  demandas_cooperativas=demandas_cooperativas %>% arrange(Frequência)
  n=demandas_cooperativas %>% nrow()
  if(n>10){
    demandas_cooperativas=demandas_cooperativas %>% slice((n-10):n)
  }
  
  p <- plot_ly(demandas_cooperativas, x = ~reorder(Cooperativa, -Frequência), y = ~Frequência, type = 'bar', name = 'SF Zoo') %>%
    layout(barmode = 'group', xaxis = list(title = "Colaborador"))
  
  p
}

```

Row
----
  
### Evolução médias do número de atividades relizadas na prestação de serviços em 2020

```{r}
demandas_mes=digitais
teste_pecas=data.frame(table(demandas_mes$`TÉCNICO RESPONSÁVEL`, demandas_mes$`DATA DE ENTREGA`, demandas_mes$`Nº DE PEÇAS`))
teste_pecas$Var3=as.numeric(as.vector(teste_pecas$Var3))
teste_pecas=teste_pecas %>% mutate('Freq_final' = Var3*Freq) %>% filter(Freq_final!=0) %>% select(Var1, Var2, Freq_final)
names(teste_pecas)=c("Colaborador", "year", "n")

teste_pecas=aggregate(teste_pecas$n~month(teste_pecas$year) , data=teste_pecas, sum)
names(teste_pecas)=c("year", "n")
teste_pecas=teste_pecas %>% filter(year>1)
teste_pecas$year= seq(as.Date("2020/02/1"), as.Date(cut(Sys.Date(), "month")), "month")

line.fmt = list(dash="solid", width = 1.5, color=NULL)
ti = 1:length(teste_pecas$n)
m1 = lm(teste_pecas$n~ti)
#m2 = lm(teste_pecas$n~ti+I(ti^2))

p <- plot_ly()
p <- add_trace(p, mode="markers", type="scatter", x=teste_pecas$year , y=teste_pecas$n, name="Atividades")
p <- add_lines(p, x=teste_pecas$year, y=predict(m1), line=line.fmt, name="Crescimento médio")
p

```

### Evolução médias do número de atividades relizadas na prestação de serviços escorizadas pelo nível de dificuldade mensalmente em 2020

```{r}
atividades_mes=digitais
tabela_atividades=data.frame(table(atividades_mes$CATEGORIA, atividades_mes$SERVIÇO, atividades_mes$`DATA DE ENTREGA`, atividades_mes$`Nº DE PEÇAS`))
tabela_atividades=tabela_atividades %>% filter(Freq!=0) %>% filter(Var1!="Dúvidas/Envio")
tabela_atividades=tabela_atividades %>% mutate('newcol' = paste(Var1,"-", Var2))
tabela_atividades$Var4=as.numeric(as.vector(tabela_atividades$Var4))

tabela_atividades=left_join(tabela_atividades, pesodigital, by="newcol")
tabela_atividades=tabela_atividades %>% drop_na() %>% mutate('Peso_final'=Var4*Freq*Peso) %>% select(Var3, Peso_final)
names(tabela_atividades)=c('group', 'value')

######
######

teste_pecas=aggregate(tabela_atividades$value ~month(tabela_atividades$group) , data=tabela_atividades, sum)
names(teste_pecas)=c("year", "n")
teste_pecas=teste_pecas %>% filter(year>1)
teste_pecas$year= seq(as.Date("2020/02/1"), as.Date(cut(Sys.Date(), "month")), "month")
teste_pecas=teste_pecas %>% filter(year>=as.Date("2020-03-01"))
teste_pecas$n=teste_pecas$n/1.26

line.fmt = list(dash="solid", width = 1.5, color=NULL)
ti = 1:length(teste_pecas$n)
m1 = lm(teste_pecas$n~ti)
#m2 = lm(teste_pecas$n~ti+I(ti^2))

p <- plot_ly()
p <- add_trace(p, mode="markers", type="scatter", x=teste_pecas$year , y=teste_pecas$n, name="Atividades")
p <- add_lines(p, x=teste_pecas$year, y=predict(m1), line=line.fmt, name="Crescimento médio")
p

```

Projetos
=====================================

Row {data-width=150}
--------------------------------------
### Total de serviços executados no ano
```{r}
totalservicos=projetosmensal %>% filter(STATUS!="NOVO") %>% nrow()
valueBox(value = totalservicos,icon = "fa-calendar",caption = "Total atividades executadas no mês",color = "#7DB61C")
```

### Tempo gasto em reuniões
```{r}
reuniao=projetosmensal %>% filter(STATUS!="NOVO") %>% filter(CATEGORIA=="Reunião")
reuniao=sum(na.omit(reuniao$MINUTAGEM))
valueBox(value = reuniao,icon = "fa-clock",caption = "Minutos em reuniões no mês",color = "#00AE9D")
```

### Projetos feito no mês
```{r}
nprojetos=projetosmensal %>% filter(STATUS!="NOVO") %>% filter(CATEGORIA %in% "Projeto"); nprojetos=length(levels(factor(nprojetos$MACROPROCESSO)))
valueBox(value = nprojetos,icon = "fa-list",caption = "Total de projetos feito no mês",color = "#49479D")
```

### Total de Análises de patrocínios entregues no mês
```{r}
patrocinio=projetosmensal %>% filter(STATUS!="NOVO") %>% filter(CATEGORIA=="Patrocínio") %>% nrow()
valueBox(value = patrocinio,icon = "fa-users",caption = "Análise de patrocínio entregue no mês",color = "orange")
```

### Entregas de Mídias-off
```{r}
midiasoff=projetosmensal %>% filter(STATUS!="NOVO") %>% filter(CATEGORIA=="Mídia_off"); midiasoff=length(levels(factor(midiasoff$MACROPROCESSO)))
valueBox(value = midiasoff,icon = "fa-user-plus",caption = "Entregas de Mídias-off no mês",color = "coral")
```

Row
-------------------

### Projetos - Atividades realizadas
```{r}
fonte=projetosmensal %>% filter(CATEGORIA=="Projeto")
proporcaoprodutos=data.frame(table(fonte$MACROPROCESSO))
if(nrow(proporcaoprodutos)==0){
  print("Não houve registro de macroprocesso de Projetos")
  } else{
names(proporcaoprodutos)=c("Projetos", "Atividades")

myft <- flextable(
  proporcaoprodutos,
  col_keys = c("Projetos", "Atividades"))

#myft <- italic(myft, j = 1)
myft <- bg(myft, bg = "#7DB61C", part = "header")
myft <- color(myft, color = "white", part = "header")
myft <- autofit(myft)
myft
}
```

### Análise de patrocínio - Atividades realizadas
```{r}
fonte=projetosmensal %>% filter(CATEGORIA=="Patrocínio")
proporcaoprodutos=data.frame(table(fonte$MACROPROCESSO))
if(nrow(proporcaoprodutos)==0){
  print("Não houve registro de macroprocesso de Análise de patrocínio")
  } else{
names(proporcaoprodutos)=c("Análise de patrocínio", "Atividades")

myft <- flextable(
  proporcaoprodutos,
  col_keys = c("Análise de patrocínio", "Atividades"))

#myft <- italic(myft, j = 1)
myft <- bg(myft, bg = "#7DB61C", part = "header")
myft <- color(myft, color = "white", part = "header")
myft <- autofit(myft)
myft
}
```

### Projeto de Mídia-off - Atividades realizadas
```{r}
fonte=projetosmensal %>% filter(CATEGORIA=="Mídia_off")
proporcaoprodutos=data.frame(table(fonte$MACROPROCESSO))
if(nrow(proporcaoprodutos)==0){
  print("Não houve registro de macroprocesso de Mídia-off")
  } else{
names(proporcaoprodutos)=c("Mídias-off", "Atividades")

myft <- flextable(
  proporcaoprodutos,
  col_keys = c("Mídias-off", "Atividades"))

#myft <- italic(myft, j = 1)
myft <- bg(myft, bg = "#7DB61C", part = "header")
myft <- color(myft, color = "white", part = "header")
myft <- autofit(myft)
myft
}
```


Row
-----------------------
### Serviços prestados

```{r}
proporcaoprodutos=data.frame(table(projetosmensal$CATEGORIA))
names(proporcaoprodutos)=c("Funcionário", "Quantidade")
# Create Data
data <- data.frame(
  group=proporcaoprodutos$Funcionário,
  value=proporcaoprodutos$Quantidade
)


plot_ly(data, labels = ~group, values = ~value) %>%
  add_pie(hole = 0.6) %>%
  layout(xaxis = list(showgrid = FALSE, zeroline = FALSE, showticklabels = FALSE),
         yaxis = list(showgrid = FALSE, zeroline = FALSE, showticklabels = FALSE))


```

### Tempo gasto por atividades por nível de complexidade (tempo até finalização)

```{r}
atividades_mes=projetosmensal
tabela_atividades=data.frame(table(atividades_mes$CATEGORIA, atividades_mes$SERVIÇO))
tabela_atividades=tabela_atividades %>% filter(Freq!=0) %>% filter(Var1!="Dúvidas/Envio")
tabela_atividades=tabela_atividades %>% mutate('newcol' = paste(Var1,"-", Var2))

tabela_atividades=left_join(tabela_atividades, pesoprojetos , by="newcol")
tabela_atividades=tabela_atividades %>% drop_na() %>% mutate('Peso_final'=Freq*Peso) %>% select(newcol, Peso_final)
names(tabela_atividades)=c('group', 'value')

plot_ly(tabela_atividades, labels = ~group, values = ~value) %>%
  add_pie(hole = 0.6) %>%
  layout(xaxis = list(showgrid = FALSE, zeroline = FALSE, showticklabels = FALSE),
         yaxis = list(showgrid = FALSE, zeroline = FALSE, showticklabels = FALSE))

```

Row
---------------

### 10 Pontos focais que mais pedem
```{r}
pecas_acumuladas=data.frame(table(projetosmensal$`PONTO FOCAL`))

if(nrow(pecas_acumuladas)==0){
  print("Não houve pedidos de pontos focais")
} else{

plot_ly(pecas_acumuladas, x = ~reorder(Var1, -Freq), y = ~Freq, type = 'bar', name = 'SF Zoo') %>%
    layout(barmode = 'group', xaxis = list(title = "Ponto focal"), yaxis = list(title="Quantidade de peças pedidas"))
}

```

### 10 cooperaivas que mais pedem

```{r}
demandas_cooperativas=data.frame(table(projetosmensal$`COOPERATIVA SOLICITANTE`))
names(demandas_cooperativas)=c("Cooperativa", "Frequência")
demandas_cooperativas=demandas_cooperativas %>% arrange(Frequência)
n=demandas_cooperativas %>% nrow()
if(n>10){
demandas_cooperativas=demandas_cooperativas %>% slice((n-10):n)
}

p <- plot_ly(demandas_cooperativas, x = ~reorder(Cooperativa, -Frequência), y = ~Frequência, type = 'bar', name = 'SF Zoo') %>%
    layout(barmode = 'group', xaxis = list(title = "Cooperativas"))

p

```

### Os 10 não Pontos-focais que mais pedem

```{r}
demandas_cooperativas=data.frame(table(projetosmensal$`QUEM ABRIU O CHAMADO? (CASO N SEJA O PONTO FOCAL)` ))
names(demandas_cooperativas)=c("Cooperativa", "Frequência")
demandas_cooperativas=demandas_cooperativas %>% arrange(Frequência)
n=demandas_cooperativas %>% nrow()
if(n>10){
demandas_cooperativas=demandas_cooperativas %>% slice((n-10):n)
}

p <- plot_ly(demandas_cooperativas, x = ~reorder(Cooperativa, -Frequência), y = ~Frequência, type = 'bar', name = 'SF Zoo') %>%
    layout(barmode = 'group', xaxis = list(title = "Colaborador"))

p

```

Row
----

### Evolução médias do número de atividades relizadas na prestação de serviços em 2020
```{r}
demandas_mes=projetos
teste_pecas=data.frame(table(demandas_mes$`TÉCNICO RESPONSÁVEL`, demandas_mes$`DATA DE ENTREGA`))
names(teste_pecas)=c("Colaborador", "year", "n")

line.fmt = list(dash="solid", width = 1.5, color=NULL)
ti = 1:length(teste_pecas$n)
m1 = lm(teste_pecas$n~ti)
#m2 = lm(teste_pecas$n~ti+I(ti^2))

p <- plot_ly()
p <- add_trace(p, mode="markers", type="scatter", x=teste_pecas$year , y=teste_pecas$n, name="Atividades")
p <- add_lines(p, x=teste_pecas$year, y=predict(m1), line=line.fmt, name="Crescimento médio")
p
```

### Evolução médias do número de atividades relizadas na prestação de serviços escorizadas pelo nível de dificuldade mensalmente em 2020

```{r}
atividades_mes=projetos
tabela_atividades=data.frame(table(atividades_mes$CATEGORIA, atividades_mes$SERVIÇO , atividades_mes$`DATA DE ENTREGA`))
tabela_atividades=tabela_atividades %>% filter(Freq!=0) %>% filter(Var1!="Dúvidas/Envio")
tabela_atividades=tabela_atividades %>% mutate('newcol' = paste(Var1,"-", Var2))

tabela_atividades=left_join(tabela_atividades, pesoprojetos, by="newcol")
tabela_atividades=tabela_atividades %>% drop_na() %>% mutate('Peso_final'=Freq*Peso) %>% select(Var3, Peso_final)
names(tabela_atividades)=c('group', 'value')

######
######

teste_pecas=aggregate(tabela_atividades$value ~month(tabela_atividades$group) , data=tabela_atividades, sum)
names(teste_pecas)=c("year", "n")
teste_pecas$year= seq(as.Date("2020/03/1"), as.Date("2020/07/1"), "month")

line.fmt = list(dash="solid", width = 1.5, color=NULL)
ti = 1:length(teste_pecas$n)
m1 = lm(teste_pecas$n~ti)
#m2 = lm(teste_pecas$n~ti+I(ti^2))

p <- plot_ly()
p <- add_trace(p, mode="markers", type="scatter", x=teste_pecas$year , y=teste_pecas$n, name="Atividades")
p <- add_lines(p, x=teste_pecas$year, y=predict(m1), line=line.fmt, name="Crescimento médio")
p

```

Redator
=====================================

Row
-----------------------

### Serviços prestados no mês

```{r}
proporcaoprodutos=data.frame(table(redacaomensal$CATEGORIA))
names(proporcaoprodutos)=c("Funcionário", "Quantidade")
# Create Data
data <- data.frame(
  group=proporcaoprodutos$Funcionário,
  value=proporcaoprodutos$Quantidade
)


plot_ly(data, labels = ~group, values = ~value) %>%
  add_pie(hole = 0.6) %>%
  layout(xaxis = list(showgrid = FALSE, zeroline = FALSE, showticklabels = FALSE),
         yaxis = list(showgrid = FALSE, zeroline = FALSE, showticklabels = FALSE))


```

### Detalhamento dos serviços prestados no mês

```{r}
proporcaoprodutos=data.frame(table(redacaomensal$SERVIÇO))
names(proporcaoprodutos)=c("Funcionário", "Quantidade")
# Create Data
data <- data.frame(
  group=proporcaoprodutos$Funcionário,
  value=proporcaoprodutos$Quantidade
)


plot_ly(data, labels = ~group, values = ~value) %>%
  add_pie(hole = 0.6) %>%
  layout(xaxis = list(showgrid = FALSE, zeroline = FALSE, showticklabels = FALSE),
         yaxis = list(showgrid = FALSE, zeroline = FALSE, showticklabels = FALSE))


```

### 10 cooperaivas que mais pedem

```{r}
demandas_cooperativas=data.frame(table(redacaomensal$`COOPERATIVA SOLICITANTE`))
names(demandas_cooperativas)=c("Cooperativa", "Frequência")
demandas_cooperativas=demandas_cooperativas %>% arrange(Frequência)
n=demandas_cooperativas %>% nrow()
if(n>10){
demandas_cooperativas=demandas_cooperativas %>% slice((n-10):n)
}

p <- plot_ly(demandas_cooperativas, x = ~reorder(Cooperativa, -Frequência), y = ~Frequência, type = 'bar', name = 'SF Zoo') %>%
    layout(barmode = 'group', xaxis = list(title = "Cooperativas"))

p

```

Row
----------------------------

### 10 Pontos focais que mais pedem
```{r}
pecas_acumuladas=data.frame(table(redacaomensal$`PONTO FOCAL`))

plot_ly(pecas_acumuladas, x = ~reorder(Var1, -Freq), y = ~Freq, type = 'bar', name = 'SF Zoo') %>%
    layout(barmode = 'group', xaxis = list(title = "Ponto focal"), yaxis = list(title="Quantidade de peças pedidas"))

```

### Os 10 não Pontos-focais que mais pedem

```{r}
demandas_cooperativas=data.frame(table(redacaomensal$`QUEM ABRIU O CHAMADO? (CASO N SEJA O PONTO FOCAL)` ))
names(demandas_cooperativas)=c("Cooperativa", "Frequência")
demandas_cooperativas=demandas_cooperativas %>% arrange(Frequência)
n=demandas_cooperativas %>% nrow()
if(n>10){
demandas_cooperativas=demandas_cooperativas %>% slice((n-10):n)
}

p <- plot_ly(demandas_cooperativas, x = ~reorder(Cooperativa, -Frequência), y = ~Frequência, type = 'bar', name = 'SF Zoo') %>%
    layout(barmode = 'group', xaxis = list(title = "Colaborador"))

p

```